問題タブ [keypoint]

（opencvオープンソース）でSIFT特徴を抽出し、キーポイントとして抽出しました。次に、それらをMatrix（x、y座標を使用）に変換するか、テキストファイルに保存します...

ここでは、キーポイントを抽出するためのサンプルコードを見ることができます。次に、キーポイントをMATに変換する方法、またはtxt、xml、またはyamlに保存する方法を知りたいです...

基本的に私は持っています：

良い一致のみを取得するには、すべての「一致」ベクトルを解析し、次のように距離を確認します。

しかし、どういうmatches[i][0].distance意味ですか？との間の距離matches[i][0]？

私の推測

私が推測できることについては、最初の一致とNNとの間のユークリアン距離を計算し、次のようなしきい値でフィルター処理する方が論理的に聞こえます。

画像があり、SIFT 検出器を使用してキー ポイントを見つけてグループ化したいのですが、SIFT を使用して各キー ポイントのローカル フィーチャを生成したいのですが、どうすればよいでしょうか? 何か提案があれば教えてください。本当に助けていただきありがとうございます

Laptev の STIP (時空間インタレスト ポイント) のソース コードはどこで入手できますか? 彼の Web ページでは、実行可能ファイルのみが提供されています。

前もって感謝します。

私はSimpleCVの初心者なので、誰かが次のアプリケーションで私を案内してくれますか。問題は、私がステレオプロジェクトに取り組んでいるということです。左目と右目から2枚の画像があります。

• まず、並べて表示する必要があります。（機能とキーポイントの描画を使用した後、2つの画像を並べて表示できますが、これを手動で行うにはどうすればよいですか？）

• 2番目：これらの画像のいずれかでマウスクリックイベントを追跡します。次に、クリックポイントイベントを抽出し、ふるい分け検出後に他の画像にその位置をマークします。（左右のビューには交差があるため、クリックされたピクセルは、わずかなオフセット/シフトでもう一方のピクセルにある可能性が最も高くなります）。SimpleCVで提供されているふるい分け機能または他の同様の方法を使用する場合があります。ただし、デフォルトでは、機能は検出にSURFアルゴリズムを使用します。ふるいにかけるアルゴリズムに切り替えて使用するにはどうすればよいですか？どこかに機能オブジェクトを作成する必要がありますか？

前もって感謝します。

カメラの左側に少し向きのある2つの画像があります。opencvから向きを見つけたいのですが、2つの画像からサーフキーポイントを取得します。問題は、この2つのキーポイントを比較して向きを見つける方法です。

オブジェクトの点群 (各点には色があります) と、これらのオブジェクトを示す画像があります。2D/3D で関心点を見つけて一致させたいので、画像のどの部分 (少なくとも関心点がある部分) が点群で見つかったかがわかります。

したがって、最初に興味のあるポイントを見つけ、それらの記述子を取得して一致させる必要があります。可能であれば、これは OpenCV の BRISK や ORB (特許取得済みのアルゴリズムではありません!) などの現在の高速でメモリを節約するアルゴリズムで動作するはずです。しかし、3D 用にそれらを実装する方法がわかりません。これは可能ですか？出発点となる SURF の 3D 拡張について述べた論文 (堅牢な 3 次元分類のためのハフ変換と 3D SURF) を見つけましたが、その 3D 拡張に関する情報は見つかりませんでした。それでも、問題は、そのような拡張が BRISK やその他の現在のアルゴリズムに対してどの程度実現可能かということです。

ですので、今後の進め方についてアドバイスをお願いします。

私は、組織画像に適用される画像登録方法に取り組んでいます。

一つ質問があります。MSER 特徴検出器を使用して、画像のキーポイントを検出したいと考えています。opencv が提供する MSER 関数を使用して MSER 等高線を取得した後、興味深い点として使用するために、各等高線の重心を計算します。

興味深い点を直接、たとえば Surf ディスクリプタで説明すると、ディスクリプタのサイズは 1 であり、それらを比較することはできません。

したがって、記述子のサイズを適切なサイズに変更する必要があります。

誰にもアイデアはありますか？

ありがとう

キーポイントと記述子を見つけるために SIFT を使用しましたが、たとえば、サイズが 256x256 の画像の場合、時間がかかる 120000 個の記述子が得られるため、記述子の数を減らしたいと考えています。記述子の数を減らす方法を教えてください。ありがとう

画像からではなく、3D モデルから観測されたキーポイントを取得する方法はありますか? これは、どの側からも見える不均一なオブジェクト (現在は単純な宇宙船: http://i.msdn.microsoft.com/dynimg/IC129855.jpg )を追跡する必要があるためです。現在、画像を使用する場合、システムはある程度正常に機能しますが、私が言ったように、どの側から見てもモデルを識別できる必要があります。現在、ここにある SURF チュートリアルの実装を使用しています: http://www.emgu.com/wiki/index.php/SURF_feature_detector_in_CSharp

さらに、キーポイントまたは番号の詳細を指定する方法はありますか?